Qwen-Long是在通义千问针对超长上下文处理场景的大语言模型，支持中文、英文等不同语言输入，支持最长1000万tokens(约1500万字或1.5万页文档)的超长上下文对话。配合同步上线的文档服务，可支持word、pdf、markdown、epub、mobi等多种文档格式的解析和对话。借助Qwen-Long可以批量总结长文档。

而且费用也很便宜：

模型调用-输入0.0005元/text_token（千个）

模型调用-输出0.002元/text_token（千个）

现在申请API还有免费额度：3600万tokens，到期时间1个月；

在deepseek中输入提示词：

你是一个开发AI大模型应用的Python编程专家，要完成批量总结PDF文档内容的Python脚本：

打开文件夹："D:\ABooks"

逐一读取文件夹里面的PDF文件的文件名；

调用通义千问Qwen-Long的API上传PDF文件；

发送提示词：“总结这本书每个章节的内容，用中文输出”，获取返回结果，保存在docx格式的word文档中，文件名使用PDF文件的文件名，文档保存到文件夹"D:\ABooks"下；

文档保存完后，在通义千问Qwen-Long中删除这个PDF文件；

然后读取下一个PDF文件，上传，总结，删除，直到文件夹中全部PDF文件都总结完成。

注意：

每一步都要输出相关信息到屏幕上

如果PDF文本长度或者总结返回的文本长度超过限制，那就进行拆分，然后组合在一起；

如果某个PDF文件读取或者内容抽取等发生错误，就跳过，继续下一个；

通义千问Qwen-Long有限流，调用频次 ≤ 100 QPM，每分钟不超过100次API调用；

过程中可能会发生错误：Error code: 400 - {'error': {'code': 'ResponseTimeout', 'param': None, 'message': 'Response timeout!', 'type': 'ResponseTimeout'}}，可以实现一个重试机制，设置最大重试次数，并在重试请求之前等待一定的时间。

#通义千问Qwen-Long的API使用方法和示例

##模型为：qwen-long，最大输入+输出总长度是1000万个tokens

API Key为：XXX

base_url为：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

调用限制。

如果超出调用限制，用户的API请求将会因为限流控制而失败，用户需要等待一段时间待满足限流条件后方能再次调用。调用频次 ≤ 100 QPM，每分钟不超过100次API调用；

##上传文件

文件格式支持常见的文本文件(txt docx pdf epub mobi md)，单文件大小限制为150M，总量限制为1万个文件，总文件大小限制为100G。以下示例展示了通过OpenAI接口访问DashScope的文件上传。

from pathlib import Path

from openai import OpenAI

client = OpenAI(

api_key="$your-dashscope-api-key",

base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",

)

data.pdf 是一个示例文件

file_object = client.files.create(file=Path("data.pdf"), purpose="file-extract")

返回值类型为File，详细参考File object，示例如下

{

"id": "file-fe-9TIRfHksHmf5gLKZwi06o7Np",

"object": "file",

"bytes": 5,

"created_at": 1715256442973,

"filename": "test.txt",

"purpose": "file-extract"

}

##删除文件

from openai import OpenAI

client = OpenAI(

api_key="$your-dashscope-api-key",

base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",

)

client.files.delete("file-fe-9TIRfHksHmf5gLKZwi06o7Np")

##通义千问Qwen-Long的调用示例：

from pathlib import Path

from openai import OpenAI

client = OpenAI(

api_key="$your-dashscope-api-key", # 替换成真实DashScope的API_KEY

base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", # 填写DashScope服务base_url

)

data.pdf 是一个示例文件

file = client.files.create(file=Path("data.pdf"), purpose="file-extract")

新文件上传后需要等待模型解析，首轮rt可能较长

completion = client.chat.completions.create(

model="qwen-long",

messages=[

{

'role': 'system',

'content': 'You are a helpful assistant.'

},

{

'role': 'system',

'content': f'fileid://{file.id}'

},

{

'role': 'user',

'content': '这篇文章讲了什么？'

}

],

stream=False

)

print(completion.choices[0].message.dict())

deepseek生成的Python源代码：

import os

import requests

from pathlib import Path

from docx import Document

from openai import OpenAI

设置API Key和base_url

api_key = "XXX"

base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"

初始化OpenAI客户端

client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)

设置文件夹路径

folder_path = "D:\ABooks"

遍历文件夹中的所有PDF文件

for filename in os.listdir(folder_path):

if filename.endswith(".pdf"):

print(f"Processing file: {filename}")

file_path = os.path.join(folder_path, filename)

try:

上传PDF文件

file_object = client.files.create(file=Path(file_path), purpose="file-extract")

print(f"Uploaded file: {file_object.id}")

创建消息列表

messages = [

{

"role": "system",

"content": "You are a helpful assistant."

},

{

"role": "system",

"content": f"fileid://{file_object.id}"

},

{"role": "user", "content": "总结这本书每个章节的内容，用中文输出。"},

]

发送请求

completion = client.chat.completions.create(

model="qwen-long",

messages=messages,

stream=False

)

创建Word文档

doc = Document()

doc.add_paragraph(completion.choices[0].message.content)

保存Word文档

doc_path = os.path.join(folder_path, f"{os.path.splitext(filename)[0]}.docx")

doc.save(doc_path)

print(f"Saved document: {doc_path}")

删除PDF文件

client.files.delete(file_id=file_object.id)

print(f"Deleted file: {file_object.id}")

except Exception as e:

print(f"Error processing file {filename}: {e}")

continue

print("All files processed.")